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包郵 基于認(rèn)知計(jì)算與幾何空間變換的故障診斷與預(yù)測(cè)
作者：呂琛,馬劍,劉紅梅
開(kāi)本：
16開(kāi)
頁(yè)數(shù)：
480
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基于認(rèn)知計(jì)算與幾何空間變換的故障診斷與預(yù)測(cè) 版權(quán)信息
- ISBN：9787118121995
- 條形碼：9787118121995 ; 978-7-118-12199-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
基于認(rèn)知計(jì)算與幾何空間變換的故障診斷與預(yù)測(cè) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書介紹了認(rèn)知計(jì)算和幾何空間變換應(yīng)用于故障診斷與預(yù)測(cè)領(lǐng)域中的新理論和新方法，章概述了故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)的基本概念與技術(shù)狀態(tài)，闡述了當(dāng)前存在的瓶頸問(wèn)題以及引入認(rèn)知計(jì)算和幾何空間變換的優(yōu)勢(shì)。第2章至第4章主要介紹了基于認(rèn)知計(jì)算（深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、視覺(jué)認(rèn)知、壓縮感知）的故障診斷與預(yù)測(cè)評(píng)估技術(shù)。第5章和第6章主要介紹了基于微分幾何、空間變換與形態(tài)識(shí)別的故障診斷與預(yù)測(cè)評(píng)估技術(shù)。
基于認(rèn)知計(jì)算與幾何空間變換的故障診斷與預(yù)測(cè) 目錄
第1章 緒論
1.1 故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)概述
1.1.1 背景與意義
1.1.2 基本概念
1.1.3 技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.1.4 問(wèn)題與啟示
1.2 認(rèn)知計(jì)算技術(shù)概述
1.2.1 認(rèn)知計(jì)算技術(shù)
1.2.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
1.2.3 視覺(jué)認(rèn)知技術(shù)
1.2.4 壓縮感知技術(shù)
1.3 幾何空間變換與形態(tài)識(shí)別技術(shù)概述
1.3.1 微分流形理論
1.3.2 幾何空間變換技術(shù)
1.3.3 幾何形態(tài)識(shí)別技術(shù)
1.4 全書概況
參考文獻(xiàn)
第2章 基于深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)的故障診斷與預(yù)測(cè)
2.1 引言
2.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
2.2.1 深度學(xué)習(xí)基本思想和原理
2.2.2 深度學(xué)習(xí)常用方法
2.2.3 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用情況
2.3 遷移學(xué)習(xí)技術(shù)
2.3.1 遷移學(xué)習(xí)的基本思想和原理
2.3.2 遷移學(xué)習(xí)方法分類
2.3.3 遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用情況
2.4 基于深度學(xué)習(xí)分類器的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷
2.4.1 特征自學(xué)習(xí)技術(shù)
2.4.2 基于層疊自動(dòng)編碼器的深度學(xué)習(xí)分類技術(shù)
2.4.3 基于層疊降噪自動(dòng)編碼器的深度學(xué)習(xí)分類技術(shù)
2.4.4 案例分析
2.5 基于深度學(xué)習(xí)回歸器的控制系統(tǒng)自適應(yīng)故障檢測(cè)
2.5.1 基于模型平均的深度學(xué)習(xí)回歸技術(shù)
2.5.2 基于模型平均深度學(xué)習(xí)的控制系統(tǒng)自適應(yīng)故障檢測(cè)
2.5.3 案例分析
2.6 基于多層特征融合深度學(xué)習(xí)的機(jī)電設(shè)備健康評(píng)估
2.6.1 基于多層特征融合深度學(xué)習(xí)的健康評(píng)估技術(shù)
2.6.2 案例分析
2.7 基于遷移學(xué)習(xí)的相似設(shè)備故障診斷
2.7.1 輔助訓(xùn)練數(shù)據(jù)與目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)共享特征學(xué)習(xí)技術(shù)
2.7.2 基于TrAdaBoost樣本篩選的故障診斷策略研究
2.7.3 基于共享特征學(xué)習(xí)與TrAdaBoost的相似設(shè)備故障診斷
2.7.4 案例分析
2.8 基于遷移學(xué)習(xí)的相似設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)
2.8.1 基于遷移學(xué)習(xí)的相似發(fā)動(dòng)機(jī)剩余壽命預(yù)測(cè)
2.8.2 基于遷移學(xué)習(xí)的多配方鋰電池剩余壽命預(yù)測(cè)
2.8.3 案例分析
2.9 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 基于視覺(jué)認(rèn)知計(jì)算的故障診斷與評(píng)估
3.1 引言
3.2 視覺(jué)認(rèn)知的基本特性
3.2.1 視覺(jué)不變性
3.2.2 視覺(jué)流形感知特性
3.2.3 視覺(jué)多通道特性
3.3 故障信號(hào)的圖形化等效表征
3.3.1 基于雙譜的圖形化等效表征
3.3.2 基于遞歸圖的圖形化等效表征
3.3.3 基于時(shí)序排列的圖形化等效表征
3.4 基于視覺(jué)不變性與流形感知特性的變工況故障診斷
3.4.1 尺度不變特征變換
3.4.2 加速魯棒特征
3.4.3 基于加速魯棒特征與流形感知的變工況故障診斷
3.4.4 案例分析
3.5 基于視覺(jué)多通道特性與流形感知特性的健康評(píng)估
3.5.1 Contourlet變換
3.5.2 非下采樣Contourlet變換
3.5.3 基于非下采樣Contourlet變換與流形感知的健康評(píng)估
3.5.4 案例分析
3.6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 基于壓縮感知的故障診斷
4.1 引言
4.2 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)壓縮采樣與重構(gòu)降噪技術(shù)
4.2.1 基于壓縮感知的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)壓縮采樣及重構(gòu)方法
4.2.2 基于壓縮感知的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)降噪方法
4.2.3 基于集成字典的改進(jìn)壓縮數(shù)據(jù)重構(gòu)方法
4.2.4 基于自適應(yīng)閾值的分段正交匹配追蹤及壓縮數(shù)據(jù)降噪
4.2.5 案例分析
4.3 基于壓縮域信息的設(shè)備診斷技術(shù)
4.3.1 基于混合型壓縮采樣的故障診斷技術(shù)
4.3.2 基于雙級(jí)壓縮學(xué)習(xí)的設(shè)備故障診斷
4.3.3 基于重構(gòu)匹配的旋轉(zhuǎn)機(jī)械多工況故障診斷
4.3.4 基于多信號(hào)協(xié)同壓縮的故障診斷
4.3.5 案例分析
4.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于微分幾何的故障診斷與評(píng)估
5.1 引言
5.2 非線性數(shù)據(jù)檢驗(yàn)與預(yù)處理研究
5.2.1 替代數(shù)據(jù)方法
5.2.2 相空間重構(gòu)方法
5.2.3 本征維數(shù)計(jì)算及改進(jìn)方法
5.3 基于鄰域分布信息約束的局部投影非線性降噪技術(shù)
5.3.1 局部投影降噪方法的原理
5.3.2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解噪聲估計(jì)的鄰域半徑選取
5.3.3 基于鄰域分布信息約束的噪聲子空間確定
5.3.4 案例分析
5.4 基于流形學(xué)習(xí)與奇異值分解的特征提取技術(shù)
5.4.1 流形學(xué)習(xí)方法
5.4.2 基于局部切空間排列與奇異值分解的特征提取
5.4.3 案例分析
5.5 基于流形距離-田口方法的健康評(píng)估技術(shù)
5.5.1 基本思路及流程
5.5.2 流形距離
5.5.3 基于田口方法的特征優(yōu)選
5.5.4 基于高斯混合模型的健康評(píng)估
5.5.5 案例分析
5.6 基于累積測(cè)地線距離的健康評(píng)估技術(shù)
5.6.1 基本思路及流程
5.6.2 基于拉普拉斯特征映射的內(nèi)稟流形構(gòu)建
5.6.3 流形累積測(cè)地線距離
5.6.4 案例分析
5.7 基于信息幾何與支持向量機(jī)的故障診斷技術(shù)
5.7.1 基于信息幾何的支持向量機(jī)
5.7.2 基于信息幾何支持向量機(jī)的故障診斷
5.7.3 案例分析
5.8 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于幾何空間變換與形態(tài)識(shí)別的性能衰退預(yù)測(cè)評(píng)估
6.1 引言
6.2 健康流形空間中性能衰退預(yù)測(cè)的啟示與幾何概念
6.2.1 經(jīng)典物理學(xué)與數(shù)學(xué)相關(guān)概念
6.2.2 性能衰退的背景流形空間猜想：閔氏時(shí)空
6.2.3 健康流形空間中性能衰退預(yù)測(cè)的基本概念
6.3 健康流形的本征維數(shù)確定
6.3.1 健康流形本征維度估計(jì)的多尺度幾何方法
6.3.2 基于k近鄰圖的健康流形本征維度估計(jì)
6.3.3 基于Packing numbers的健康流形本征維度估計(jì)
6.4 高維背景流形空間維數(shù)確定
6.4.1 坐標(biāo)主體信息損失度量方法
6.4.2 基于局部幾何信息全局優(yōu)化及坐標(biāo)主體信息損失度量的方法
6.5 高維流形空間向健康流形空間的映射構(gòu)建
6.5.1 基于等距映射的健康流形空間構(gòu)建
6.5.2 基于拉普拉斯特征映射的健康流形空間構(gòu)建
6.5.3 基于改進(jìn)局部線性嵌入的健康流形空間構(gòu)建
6.6 變工況條件下健康流形空間中性能衰退預(yù)測(cè)
6.6.1 高維背景流形空間中健康流形與性能衰退軌跡
6.6.2 仿射變換及仿射關(guān)系建立
6.6.3 基于樣本總體與個(gè)體信息的健康時(shí)空?qǐng)D構(gòu)建
6.6.4 案例分析
6.7 完全截?cái)鄶?shù)據(jù)條件下健康流形空間中性能衰退預(yù)測(cè)
6.7.1 高維背景流形空間中截?cái)鄶?shù)據(jù)的流形結(jié)構(gòu)
6.7.2 健康流形空間中累積測(cè)地線的識(shí)別與預(yù)測(cè)
6.7.3 基于智能乘積限估計(jì)器的性能衰退預(yù)測(cè)幾何方法
6.7.4 案例分析
6.8 基于幾何圖形與形態(tài)識(shí)別的性能退化評(píng)估
6.8.1 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整：優(yōu)勢(shì)與不足
6.8.2 基于時(shí)間規(guī)整的快速相似度搜索方法
6，8.3 快速動(dòng)態(tài)時(shí)空規(guī)整方法
6.8.4 案例分析
6.9 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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